【摘 要】
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人体动作识别(HAR)是智慧医疗、体育训练、视频监控等众多领域的技术基础,受到社会各界的广泛关注。本文概述了HAR的研究进展及意义,将其归纳为动作捕捉和基于深度学习的动作分类两个过程。首先,详细介绍了基于视频、基于深度相机以及基于惯性传感器的三种主流动作捕捉方式,列举了常用的动作数据集。其次,从特征自动提取及多模态特征融合两方面来描述基于深度学习的HAR,并介绍了正骨康复训练中如何通过HAR实现监
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人体动作识别(HAR)是智慧医疗、体育训练、视频监控等众多领域的技术基础,受到社会各界的广泛关注。本文概述了HAR的研究进展及意义,将其归纳为动作捕捉和基于深度学习的动作分类两个过程。首先,详细介绍了基于视频、基于深度相机以及基于惯性传感器的三种主流动作捕捉方式,列举了常用的动作数据集。其次,从特征自动提取及多模态特征融合两方面来描述基于深度学习的HAR,并介绍了正骨康复训练中如何通过HAR实现监督锻炼和模拟训练。最后,讨论了HAR的精准动作捕捉、多模态特征融合方法,以及在正骨康复训练应用中的重点和
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现代科技的快速发展给各行各业带来了翻天覆地的变化。数字媒体技术的出现,颠覆了人们对艺术创作的认知。基于数字媒体艺术作品独一无二的特性,使得城市公共空间成为优质的表达载体。本文介绍了数字媒体艺术的核心内涵与城市公共空间的基本概念,并围绕二者的有机整合展开探究。
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根据芯片表面缺陷检测过程的特点设计了一种芯片表面缺陷检测系统,该系统包含了放料,检测,标记和收料4个组成部分,在检测单元采用图像处理和图像识别技术准确检测芯片的缺陷;运用自动控制技术实现对缺陷芯片的标识;实现了对芯片表面缺陷检测和标记的智能化,将图像处理的高速性和机械控制系统的稳定性相结合,整个系统实现了芯片表面缺陷检测过程的自动化,解决了芯片表面检测效率低的问题。
We propose a compressed ghost imaging scheme based on differential speckle patterns,named CGI-DSP.In the scheme,a series of bucket detector signals are acquired when a series of random speckle pattern